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Bert Spam Classification Model
MIT
これはbert-base-uncasedモデルをファインチューニングして実現した英語のスパムSMS分類モデルで、スパムSMSと正常なSMSを正確に区別できます。
テキスト分類 Safetensors 英語
B
fzn0x
209
2
Learn Hf Food Not Food Text Classifier Distilbert Base Uncased
Apache-2.0
これはDistilBERT-base-uncasedを微調整したテキスト分類モデルで、食品関連テキストと非食品テキストを区別するために使用されます。
テキスト分類 Transformers
L
mrdbourke
238
2
Distilbert Sentiment Analysis
MIT
DistilBERTベースのソーシャルメディア感情分析モデルで、テキストを非ネガティブとネガティブの2つの感情傾向に分類できます。
テキスト分類 Transformers 複数言語対応
D
DT12the
711
4
Rubert Base Cased Russian Sentiment
MIT
RuBERTをファインチューニングしたロシア語多クラス感情分類モデルで、中立、ポジティブ、ネガティブの3つの感情分類をサポートします。
テキスト分類 その他
R
seara
639
11
Toutiao
MIT
PyTorchフレームワークをベースに、今日のトップニュースデータセットでトレーニングされた中国語ニュース分類モデルで、中国語テキスト分類の学習シナリオに適しています。
テキスト分類 Transformers 中国語
T
myml
12.16k
10
BERT Tweet Sentiment 100 2epochs
Apache-2.0
BERT-base-uncasedをファインチューニングしたツイート感情分析モデル、2エポックで学習
テキスト分類 Transformers
B
joe5campbell
14
0
Roberta Base Indonesian 1.5G Sentiment Analysis Smsa
インドネシア語RoBERTaモデルをファインチューニングした感情分析モデルで、indonluデータセットで92.6%の精度を達成
テキスト分類 Transformers その他
R
ayameRushia
44
4
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L
scb10x
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16
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Openrail
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対話システム Transformers 英語
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98
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